La relación de largo plazo entre la base monetaria y el nivel de precios en Venezuela:

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1 Colección Banca Central y Sociedad BANCO CENTRAL DE VENEZUELA La relación de largo plazo entre la base monetaria y el nivel de precios en Venezuela: Víctor Olivo Serie Documentos de Trabajo Gerencia de Investigaciones Económicas Versión Julio

2 Las ideas y opiniones contenidas en el presente Documento de Trabajo son de la exclusiva responsabilidad de sus autores y se corresponden con un contexto de libertad de opinión en el cual resulta más productiva la discusión de los temas abordados en la serie.

3 Resumen Este trabajo utiliza técnicas de series de tiempo que incorporan la posibilidad de cambios estructurales para evaluar la relación de largo plazo entre la base monetaria y el nivel de precios en Venezuela. Con datos anuales para el período se encuentra evidencia de una relación de cointegración entre la base monetaria y el nivel de precios con un cambio estructural que se ubica en Adicionalmente, se encuentra evidencia que indica que el logaritmo de la velocidad de circulación de la base monetaria es una variable estacionaria si se toma en cuenta un cambio estructural que se ubica en Finalmente, utilizando un VAR simple con las variables relevantes se detecta una relación de causalidad bidireccional entre la base monetaria y el nivel de precios. The Long-run Relationship between the Monetary Base and the Price Level in Venezuela: This paper relies on time series techniques that incorporate the possibility of structural breaks to evaluate the long-run relationship between the monetary base and the price level in Venezuela. Using annual data for the period, evidence is found in favor of the hypothesis that the monetary base and the price level cointegrate with a structural break in The paper also reports evidence that the logarithm of the velocity of circulation of the monetary base is a stationary variable if a structural break in 1974 is taken into account. Finally, a simple VAR detects a bi-directional causality relationship between the monetary base and the price level. 2

4 Introducción En Olivo (1998) se explora si existe una relación de largo plazo entre el dinero y el PIB nominal, y el dinero y el nivel de precios en Venezuela. Las definiciones de dinero utilizadas en ese trabajo son las correspondientes a M1 y M2, que son las más comúnmente discutidas en trabajos similares para países desarrollados. Olivo (1998) aplica técnicas econométricas de series de tiempo a datos anuales de la economía venezolana para el período Un aspecto importante del análisis es el uso intensivo de tests de raíces unitarias y de cointegración qué incorporan cambios estructurales. Ciertas características de la economía venezolana sugieren que la inclusión de cambios estructurales puede ser importante para un análisis más robusto de los datos: i) la fuerte dependencia de la economía de las exportaciones petroleras implica que los shocks petroleros pueden afectar significativamente a las variables macroeconómicas; ii) cambios radicales en la política económica y la inestabilidad política pueden influir severamente sobre el comportamiento de la economía. El trabajo también enfatiza que un análisis de largo plazo de la relación entre dinero, precios y PIB nominal basado en técnicas econométricas de series de tiempo, requiere utilizar datos para un período lo más amplio posible. El uso de datos de alta frecuencia para un período relativamente corto no es lo más apropiado en este tipo de análisis. El presente trabajo aplica las mismas técnicas econométricas de Olivo (1998) para estudiar si existe una relación de largo plazo entre el dinero, definido como la base monetaria, y el nivel de precios, definido como el índice de precios al consumidor. El trabajo está estructurado de la siguiente forma: después de esta introducción, la sección dos describe los resultados de aplicar algunos tests de raíces unitarias tradicionales y otros que toman en cuenta cambios estructurales a las variables relevantes para el estudio; en la sección tres se utilizan los tests de cointegración de Engle Granger y Johansen, y el test de Gregory - Hansen (1996) que toma en cuenta cambios estructurales, para examinar la relación de largo plazo entre la base monetaria y el nivel de precios; en la sección cuatro se analiza si existe una relación de largo plazo entre la base monetaria y el PIB nominal aplicando tests de raíces unitarias a la velocidad de 3

5 circulación de la base; la sección cinco desarrolla un modelo de vector autorregresivo con corrección de errores que sirve para analizar la causalidad de Granger entre las variables relevantes y los efectos de shocks en cada una de ellas; la sección 6 presenta las conclusiones del trabajo. 1.- Tests de Raíz Unitaria Para la variable logaritmo del nivel de precios (lcp Gráfico 1) tanto el test de Dickey Fuller aumentado (Cuadro 1) como el de Phillips Perron (Cuadro 2), no permiten rechazar la hipótesis nula de que la serie contiene una raíz unitaria. De forma similar, los tests de Zivot y Andrews (1992) - Cuadro 3 - y Lumsdaine y Papell (1997) Cuadro 4 -, que toman en cuenta cambios estructurales en la serie, tampoco permiten rechazar la hipótesis de que lcp es no estacionaria. Gráfico 1 7 Logaritmo del Nivel de Precios LCP Cuadro 1 Null Hypothesis: LCP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 4

6 Cuadro 2 Null Hypothesis: LCP has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 4 (Newey-West using Bartlett kernel) Adj. t-stat Prob.* Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Cuadro 3 Zivot & Andrews (1992) Modelo C Serie TB t K CV(5%) LCP Cuadro 4 Lumsdaine & Papell (1997) Modelo CC Serie TB1 TB2 t K CV(5%) LCP Para la primera diferencia del logaritmo del nivel de precios (dlcp Gráfico 2), los tests de Dickey-Fuller aumentado (Cuadro 5) y Phillips-Perron (Cuadro 6) indican que esta serie contiene una raíz unitaria. No obstante, el test de Zivot & Andrews (1992) Cuadro 7 - sugiere que dlcp es estacionaria con un cambio estructural en

7 Gráfico 2.7 Logaritmo del Nivel de Precios (primera diferencia) Cuadro 5 DLCP Null Hypothesis: DLCP has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Cuadro 6 Null Hypothesis: DLCP has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel) Adj. t-stat Prob.* Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 6

8 Cuadro 7 Zivot & Andrews (1992) Modelo A Serie TB t K CV(5%) DLCP El logaritmo de la base monetaria (lbm Gráfico 3) es de acuerdo a los tests de Dickey- Fuller aumentado (Cuadro 8) y de Phillips-Perron (Cuadro 9) una variable no estacionaria. Los tests de Zivot & Andrews (1992) Cuadro 10 - y Lumsdaine & Papell (1996) Cuadro 11 - que toman en cuenta cambios estructurales en la serie, confirman este resultado. Gráfico 3 10 Logaritmo Base Monetaria LMB Cuadro 8 Null Hypothesis: LMB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 7

9 Cuadro 9 Null Hypothesis: LMB has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 1 (Newey-West using Bartlett kernel) Adj. t-stat Prob.* Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Cuadro 10 Zivot & Andrews (1992) Modelo C Serie TB T K CV(5%) LMB Cuadro 11 Lumsdaine & Papell (1997) Modelo CC Serie TB1 TB2 t k CV(5%) LMB La primera diferencia del logaritmo de la base monetaria (dlcp Gráfico 4) es una variable estacionaria según los tests de Dickey-Fuller aumentado (Cuadro 12) y de Phillips-Perron (Cuadro 13). 8

10 Gráfico Logaritmo Base Monetaria (primera diferencia) Cuadro 12 DLMB Null Hypothesis: DLMB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level Cuadro 13 Null Hypothesis: DLMB has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 0 (Newey-West using Bartlett kernel) Adj. t-stat Prob.* Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 2. Tests de Cointegración Dado que las variables lcp y lmb son no estacionarias, procedemos a examinar si existe una relación de cointegración entre ellas. Los tests estándar de cointegración indican que 9

11 no es posible rechazar la hipótesis nula de que lcp y lmb no cointegran. Las Cuadros 14 y 14a muestran el resultado de aplicar el método de Engle y Granger. La serie de residuos de la regresión entre lcp y lmb (Gráfico 5) resulta no estacionaria. La Cuadro 15 y el Gráfico 6 muestran los resultados de aplicar la metodología de Johansen, que también indica que no se puede rechazar la hipótesis nula de no cointegración entre lcp y lmb. Cuadro 14 Dependent Variable: LCP Method: Least Squares Date: 01/29/03 Time: 20:37 Sample: Included observations: 53 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LMB R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) Cuadro 14a Null Hypothesis: ECMEG has a unit root Exogenous: None Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 10

12 Gráfico Residuos Vector de Cointegracion Engle - Granger ECMEG 11

13 Cuadro 15 Date: 01/28/03 Time: 20:10 Sample(adjusted): Included observations: 51 after adjusting endpoints Trend assumption: Linear deterministic trend Series: LCP LMB Lags interval (in first differences): 1 to 1 Unrestricted Cointegration Rank Test Hypothesized Trace 5 Percent 1 Percent No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value None At most *(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level Trace test indicates no cointegration at both 5% and 1% levels Hypothesized Max-Eigen 5 Percent 1 Percent No. of CE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Critical Value None At most *(**) denotes rejection of the hypothesis at the 5%(1%) level Max-eigenvalue test indicates no cointegration at both 5% and 1% levels Unrestricted Cointegrating Coefficients (normalized by b'*s11*b=i): LCP LMB Unrestricted Adjustment Coefficients (alpha): D(LCP) D(LMB) Cointegrating Equation(s): Log likelihood Normalized cointegrating coefficients (std.err. in parentheses) LCP LMB ( ) 12

14 Gráfico 6 0 Residuos Vector de Cointegracion Johansen ECMJ Cuando se utiliza la metodología propuesta por Gregory y Hansen (1996) que toma en cuenta la posibilidad de un cambio estructural en la relación de cointegración, es posible rechazar la hipótesis nula de no cointegración entre lcp y lmb. El vector de cointegración que resulta utilizando el modelo (C/S) que supone un cambio de nivel y de pendiente, es el siguiente: Cuadro 16 Dependent Variable: LCP Method: Least Squares Date: 01/11/03 Time: 23:27 Sample: Included observations: 53 Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. C LMB DU SLMB R-squared Mean dependent var Adjusted R-squared S.D. dependent var S.E. of regression Akaike info criterion Sum squared resid Schwarz criterion Log likelihood F-statistic Durbin-Watson stat Prob(F-statistic) El resultado de aplicar el método de Gregory y Hansen (1996) a los residuos (Gráfico 7) de este vector de cointegración se muestra en la cuadro siguiente: 13

15 Cuadro 16a Gregory & Hansen (1996) Modelo (C/S) TB T K CV(5%) LCP/LMB Gráfico 7.4 Residuos Vector de Cointegracion Gregory - Hansen ECM Por lo tanto, cuando se utiliza el test de cointegración propuesto por Gregory y Hansen (1996) que toma en cuenta la posibilidad de un cambio estructural, se obtiene evidencia de que existe una relación de largo plazo entre el logaritmo de la base monetaria y el logaritmo del nivel de precios para Venezuela en el período , con un cambio estructural en la relación en Velocidad de Circulación En Olivo (1998) se examina el tema de la relación de largo plazo entre dinero y el producto nominal aplicando tests de raíces unitarias a la velocidad de circulación. Si la velocidad de circulación contiene una raíz unitaria, los shocks aleatorios tendrán un efecto permanente sobre esta variable, lo que sugiere una conexión inestable entre el dinero y el producto nominal. Los tests estándar de raíces unitarias indican que el logaritmo de la velocidad de circulación de la base monetaria (lvmb Gráfico 8, Cuadros 14

16 17 y 18) es una variable no estacionaria. Sin embargo, cuando se aplica el test de Zivot & Andrews (1992) Cuadro 19 - que toma en cuenta un cambio estructural (en el intercepto y la pendiente), se obtiene que lvmb es una variable estacionaria. De manera, que cuando se considera la posibilidad de un cambio estructural en la serie, se obtiene evidencia a favor de una velocidad de circulación de la base monetaria estacionaria, que a su vez, implica una relación estable entre esta variable y el PIB nominal durante el período analizado. Gráfico Logaritmo Velocidad de Circulacion Base Monetaria LVMB Cuadro 17 Null Hypothesis: LVMB has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=10) t-statistic Prob.* Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. Cuadro 18 Null Hypothesis: LVMB has a unit root Exogenous: Constant Bandwidth: 3 (Newey-West using Bartlett kernel) Adj. t-stat Prob.* Phillips-Perron test statistic Test critical values: 1% level % level % level *MacKinnon (1996) one-sided p-values. 15

17 Cuadro 19 Zivot & Andrews (1992) Modelo C Serie TB T K CV(5%) LVMB Modelo de Vector Autorregresivo con Corrección de Errores y Causalidad de Granger En esta sección se presenta un modelo de vectores autorregresivos con corrección de errores (VEC) para las primeras diferencias de lcp (dlcp) y lmb (dlmb), en el que el término de corrección de errores (ecm) es el obtenido a través del método de Gregory y Hansen (1996). Con base en el VEC se analiza la dirección de la causalidad de Granger y el efecto de innovaciones en las variables bajo estudio. Las Cuadros 20 y 21 muestran los resultados del VEC y del test de causalidad de Granger. El modelo VEC fue estimado con cinco desfases tal como lo sugieren los estadísticos de Akaike y de máxima verosimilitud. En la ecuación correspondiente a la tasa de inflación, el término de corrección de errores desfasado un período tiene el signo negativo esperado pero no es significativamente diferente de cero. No obstante, el test de causalidad de Granger indica que dlmb causa en el sentido de Granger a dlcp. En la ecuación para la tasa de crecimiento de la base monetaria el test de causalidad de Granger sugiere que dlcp no causa en el sentido de Granger a dlmb. No obstante, el ecm desfasado un período tiene el signo positivo esperado y es significativamente diferente de cero, lo cual indica que dlcp causa en el sentido de Granger a dlmb. De manera, que los resultados obtenidos implican la presencia de causalidad en el sentido de Granger en ambas direcciones. Los Gráficos 9 y 10 muestran las funciones impulso respuesta obtenidas del VEC con cinco desfases con el orden dlmb dlcp. Con este orden un shock de una desviación estándar en dlmb (0.12) genera un impacto positivo de aproximadamente 0.07 en dlcp en los primeros tres períodos, seguido de tres períodos con un impacto negativo pero más pequeño (0.026) y luego, un efecto positivo que va creciendo hasta alcanzar un máximo 16

18 de 0.04 en el período 10 para luego decrecer lentamente hasta llegar a cero en el período 17. Un shock de una desviación estándar en dlmb genera un impacto acumulado sobre dlcp en los primeros catorce períodos de Para dlmb un shock de una desviación estándar en dlcp (0.08) genera un impacto de alrededor de 0.34 en los primeros 15 períodos. No obstante, es importante interpretar con cautela los resultados de las funciones impulso respuesta, ya que existe una alta correlación entre los residuos de la forma reducida que impide una identificación precisa de los residuos estructurales. En estas circunsatancias las funciones impulso - respuesta obtenidas con el orden inverso dlcp dlmb arrojan resultados bastante diferentes a los analizados. Cuadro 20 Vector Autoregression Estimates Date: 01/16/03 Time: 18:13 Sample(adjusted): Included observations: 47 after adjusting Endpoints Standard errors in ( ) & t-statistics in [ ] D(LMB) D(LCP) D(LMB(-1)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LMB(-2)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LMB(-3)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LMB(-4)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LMB(-5)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LCP(-1)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LCP(-2)) ( ) ( ) [ ] [ ] 17

19 D(LCP(-3)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LCP(-4)) ( ) ( ) [ ] [ ] D(LCP(-5)) ( ) ( ) [ ] [ ] C ( ) ( ) [ ] [ ] ECM(-1) ( ) ( ) [ ] [ ] R-squared Adj. R-squared Sum sq. resides S.E. equation F-statistic Log likelihood Akaike AIC Schwarz SC Mean dependent S.D. dependent Determinant Residual 6.63E-05 Covariance Log Likelihood (d.f. adjusted) Akaike Information Criteria Schwarz Criteria

20 Cuadro 21 VAR Pairwise Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests Date: 01/29/03 Time: 20:54 Sample: Included observations: 47 Dependent variable: D(LMB) Exclude Chi-sq df Prob. D(LCP) All Dependent variable: D(LCP) Exclude Chi-sq df Prob. D(LMB) All Gráfico 9 Response to Cholesky One S.D. Innovations.16 Response of D(LMB) to D(LMB).16 Response of D(LMB) to D(LCP) Response of D(LCP) to D(LMB).08 Response of D(LCP) to D(LCP)

21 Gráfico 10 Accumulated Response to Cholesky One S.D. Innovations.5 Accumulated Response of D(LMB) to D(LMB).5 Accumulated Response of D(LMB) to D(LCP) Accumulated Response of D(LCP) to D(LMB) Accumulated Response of D(LCP) to D(LCP) Conclusiones Este trabajo sigue el enfoque empleado por Olivo (1998) para examinar la relación de largo plazo entre la base monetaria y el nivel de precios en Venezuela para el período Utilizando técnicas econométricas de series de tiempo, se encuentra evidencia de que existe una relación de largo plazo entre estas variables cuando se toma en cuenta la posibilidad de un cambio estructural. Este cambio estructural en la relación de cointegración se ubica en Adicionalmente, se encuentra evidencia que indica que el logaritmo de la velocidad de circulación es una variable estacionaria si se toma en cuenta un cambio estructural que se ubica en Este resultado implica la existencia de una relación estable entre la base monetaria y el PIB nominal para el período bajo estudio. Estos resultados son cruciales para la definición de la política monetaria, pues indican que es importante tener en cuenta la evolución de agregados monetarios restringidos como la base monetaria, aun en el marco de una estrategia donde esta variable no sea el 20

22 centro de las decisiones de política monetaria. En particular, la economía venezolana con su bajo desarrollo del mercado financiero que se refleja en una gama muy limitada de activos, hace que los agregados restringidos constituyan una parte importante de la riqueza y las decisiones de los agentes económicos. Un aspecto interesante de los resultados es que se detecta una relación de causalidad de Granger bidireccional entre la base monetaria y el nivel de precios, que muy posiblemente, refleja la orientación acomodaticia que ha tenido la política monetaria en Venezuela durante la mayor parte del período analizado. Una política monetaria basada en una regla de crecimiento fijo como la propuesta por Milton Friedman no debe producir este tipo de causalidad bidireccional. Por su parte, una regla de feedback en la que el crecimiento la base monetaria responde inversamente a desviaciones de la inflación observada con respecto a un valor objetivo, no debe producir un efecto positivo desde los precios hacia la base monetaria tal como indican los resultados obtenidos. Otro aspecto interesante que se desprende del análisis empírico, es que la economía venezolana exhibe un nivel relativamente bajo de movilidad de capital durante el período estudiado. En una economía con un tipo de cambio fijo (cuasi fijo) y una alta movilidad de capital es de esperar que no exista una relación de largo plazo entre el stock de dinero y el nivel de precios. Si bien la economía venezolana ha mantenido esquemas de tipo de cambio fijo o cuasi-fijo durante la mayor parte del período bajo estudio, también es cierto que se han utilizado intensivamente mecanismos de control de cambio, y los ajustes del tipo de cambio nominal se han tornado más frecuentes y de mayor magnitud desde principios de los ochenta. 21

23 Referencias Banerjee, Anindya, Juan Dolado, John Galbraith, David Hendry (1993). Co-integration, Error-correction, and the Econometric Analysis of Non-stationary Data. Oxford University Press. Gregory Allan, Bruce Hansen (1996). Residual-based tests for cointegration in models with regime shifts. Journal of Econometrics 70. Lumsdaine, Robin, David Papell (1997). Multiple Trend Breaks and the Unit-Root Hypothesis. The Review of Economics and Statistics, 79, May. Maddala G.S., In Moo Kim (1998). Unit Roots, Cointegration, and Structural Change. Cambridge University Press. Olivo, Víctor (1998). An Analysis of the Long-Run Relationship between Money, Nominal GDP, and the Price Level in Venezuela: University of Connecticut. Zivot Eric, Donald Andrews (1992). Further Evidence on the Great Crash, the Oil Price Shock, and the Unit-Root Hypothesis. Journal of Business & Economic Statistics, vol. 10, No. 3, July. 22